The neurophysiological correlates of cognitive conflict associated with moral judgment of accidental harm transgressions: an event-related potentials study
Notice bibliographique
Résumé
Judging someone who harmed another has been proposed to rely on distinct cognitive processes that evaluate the victim’s outcome and the intention to harm. When harm is accidental, cognitive tension may arise in judges because considerations about the victim’s harm may conflict with the examination of the perpetrator’s innocent intention. The goal of the present study was to characterize at the neural level the cognitive conflict that may be triggered by moral judgment of accidental harm. To this aim, we used electro-encephalography (EEG) while participants completed a lexical judgment task embedded in a moral judgment task. This manipulation was designed to trigger event-related potentials typically associated with conflict detection, namely the N400 component thought to originate from the anterior cingulate cortex. Participants (N = 31) listened to short scenarios featuring either an accidental or an intentional moral transgression. Each scenario was followed by a conclusion (for example, “Jake harmed Dan intentionally”) whose last word was either congruent or incongruent with the moral scenario. Participants had to judge the semantic congruency of the conclusion and sometimes had to judge how much the perpetrator should be punished. While participants were longer to judge incongruent targets, we did not characterize the expected N400. However, we observed a posterior P300 which was moderated by congruency and intention. The congruency effect on the P300 was larger for accidental relative to intentional harm scenarios, in line with the idea that processing accidental harm may require more cognitive resources to overcome a cognitive conflict between the intent-based and outcome-based processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».